BG value stats by hour

BGvalue_Summary
##    time3 min     mean  max         sd
## 1  00:00 196 196.0000  196        NaN
## 2  01:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 3  02:00  60  62.0000   64   2.828427
## 4  03:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 5  04:00 251 251.0000  251        NaN
## 6  05:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 7  06:00  57 172.0000  287 162.634560
## 8  07:00  96 154.5000  213  82.731493
## 9  08:00  47 147.0000  259 102.693719
## 10 09:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 11 10:00 158 158.0000  158        NaN
## 12 11:00  66  85.0000  104  26.870058
## 13 12:00  91 114.2500  129  16.879475
## 14 13:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 15 14:00  87  98.5000  110  16.263456
## 16 15:00  57 125.3333  172  60.484158
## 17 16:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 18 17:00  92 117.5000  143  36.062446
## 19 18:00 104 104.0000  104        NaN
## 20 19:00 214 214.0000  214        NaN
## 21 20:00 235 235.0000  235        NaN
## 22 21:00  70 107.0000  180  63.221832
## 23 22:00 115 117.0000  119   2.828427
## 24 23:00 127 139.5000  152  17.677670
## 25 00:00 119 119.0000  119        NaN

BG value stats by day

BGvalue_SummaryDaily
##        Date2 min     mean max       sd
## 1 2019-10-24  64 123.8889 196 47.30604
## 2 2019-10-25  57 122.1111 257 59.23564
## 3 2019-10-26  57 143.0000 251 74.21321
## 4 2019-10-27  47 120.2857 213 57.80344
## 5 2019-10-28  60 163.4286 287 94.77844

Sensor value stats by hour

Sensorvalue_Summary
##    time3 min      mean max       sd
## 1  00:00  74  96.66667 132 14.17952
## 2  01:00  40  84.11111 147 28.84320
## 3  02:00  45  92.11111 148 21.77781
## 4  03:00  62 136.86111 257 61.21398
## 5  04:00  78 187.42424 283 74.46015
## 6  05:00 149 211.72222 271 37.22565
## 7  06:00  95 198.30556 263 59.01226
## 8  07:00  95 182.83333 246 49.30227
## 9  08:00  40 137.27778 233 72.13306
## 10 09:00  40 131.08333 216 44.59364
## 11 10:00  63 158.58333 212 44.05994
## 12 11:00  40 147.88889 225 74.69931
## 13 12:00  55 117.97059 183 33.93977
## 14 13:00  74 123.22222 205 40.77402
## 15 14:00  71 106.02632 198 36.46730
## 16 15:00  51  79.41667 139 29.20604
## 17 16:00  56 104.50000 167 30.79935
## 18 17:00  58 104.63889 169 37.71635
## 19 18:00  86 147.33333 210 45.39037
## 20 19:00 116 182.47222 227 40.14864
## 21 20:00  97 167.16667 223 31.14620
## 22 21:00  50 132.91667 245 67.10775
## 23 22:00  73 130.36111 205 36.61393
## 24 23:00  97 159.80556 204 29.61739
## 25 00:00  73 108.22222 167 29.32487

BG high (>150) count

BGHigh_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  00:00                  1
## 2  04:00                  1
## 3  06:00                  1
## 4  07:00                  1
## 5  08:00                  2
## 6  10:00                  1
## 7  15:00                  1
## 8  19:00                  1
## 9  20:00                  1
## 10 21:00                  1
## 11 23:00                  1

BG very high (>240) count

BGveryHigh_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 04:00                  1
## 2 06:00                  1
## 3 08:00                  2

BG low (<80) count

BGLow_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 02:00                  2
## 2 06:00                  1
## 3 08:00                  2
## 4 11:00                  1
## 5 15:00                  1
## 6 21:00                  2

BG good value count (>80 and <150)

BGgood_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  07:00                  1
## 2  08:00                  1
## 3  11:00                  1
## 4  12:00                  4
## 5  14:00                  2
## 6  15:00                  1
## 7  17:00                  2
## 8  18:00                  1
## 9  22:00                  2
## 10 23:00                  1
## 11 00:00                  1

Temp Basal = 0 count

tempBasal_count
##   time3 Temp.Basal.Amount
## 1 07:00                 1

Suspend basal on low count

suspendBasal_Count
##    time3 Alarm
## 1  00:00     2
## 2  01:00    10
## 3  02:00     1
## 4  03:00     4
## 5  06:00     2
## 6  08:00     5
## 7  09:00     1
## 8  10:00     2
## 9  11:00     2
## 10 12:00     3
## 11 13:00     3
## 12 14:00     2
## 13 15:00     4
## 14 16:00     2
## 15 17:00     1
## 16 18:00     1
## 17 20:00     1
## 18 21:00     2
## 19 22:00     1
## 20 23:00     1
## 21 00:00     2

BG value by time and date with mean values

BGvalue_timeDaytable
##     time 2019-10-24 2019-10-25 2019-10-26 2019-10-27 2019-10-28     mean
## 1  00:00   196.0000        NaN        NaN   119.0000        NaN 157.5000
## 2  01:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 3  02:00    64.0000        NaN        NaN        NaN    60.0000  62.0000
## 4  03:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 5  04:00        NaN        NaN        251        NaN        NaN 251.0000
## 6  05:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 7  06:00        NaN    57.0000        NaN        NaN   287.0000 172.0000
## 8  07:00    96.0000        NaN        NaN   213.0000        NaN 154.5000
## 9  08:00    79.0000   257.0000         93    47.0000   259.0000 147.0000
## 10 09:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 11 10:00   158.0000        NaN        NaN        NaN        NaN 158.0000
## 12 11:00        NaN   104.0000        NaN        NaN    66.0000  85.0000
## 13 12:00    91.0000   113.0000        124   129.0000        NaN 114.2500
## 14 13:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 15 14:00        NaN    87.0000        NaN        NaN   110.0000  98.5000
## 16 15:00   147.0000        NaN         57   172.0000        NaN 125.3333
## 17 16:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 18 17:00        NaN   143.0000        NaN    92.0000        NaN 117.5000
## 19 18:00   104.0000        NaN        NaN        NaN        NaN 104.0000
## 20 19:00        NaN        NaN        214        NaN        NaN 214.0000
## 21 20:00        NaN        NaN        NaN        NaN   235.0000 235.0000
## 22 21:00   180.0000    71.0000        NaN    70.0000        NaN 107.0000
## 23 22:00        NaN   115.0000        119        NaN        NaN 117.0000
## 24 23:00        NaN   152.0000        NaN        NaN   127.0000 139.5000
## 25  mean   123.8889   122.1111        143   120.2857   163.4286 134.5429
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanBGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)
## Loading required package: reshape2

Sensor value by time and date with mean values

SGvalue_timeDaytable
##     time 2019-10-24 2019-10-25 2019-10-26 2019-10-27 2019-10-28      mean
## 1  00:00        NaN        NaN  113.58333  105.00000   88.75000 102.44444
## 2  01:00        NaN        NaN   80.41667  115.16667   56.75000  84.11111
## 3  02:00        NaN        NaN   89.83333  111.75000   74.75000  92.11111
## 4  03:00        NaN        NaN  122.25000  212.41667   75.91667 136.86111
## 5  04:00        NaN        NaN  202.11111  262.41667  101.41667 188.64815
## 6  05:00        NaN        NaN  196.33333  247.75000  191.08333 211.72222
## 7  06:00        NaN        NaN  120.91667  226.33333  247.66667 198.30556
## 8  07:00        NaN        NaN  117.25000  208.83333  222.41667 182.83333
## 9  08:00        NaN        NaN   89.58333   92.25000  230.00000 137.27778
## 10 09:00        NaN        NaN  108.58333  101.91667  182.75000 131.08333
## 11 10:00        NaN        NaN  180.75000  191.08333  103.91667 158.58333
## 12 11:00        NaN        NaN  179.58333  216.25000   47.83333 147.88889
## 13 12:00        NaN        NaN  120.41667  155.10000   84.58333 120.03333
## 14 13:00        NaN        NaN  171.66667  111.83333   86.16667 123.22222
## 15 14:00        NaN   77.66667  142.33333   81.33333  101.09091 100.60606
## 16 15:00        NaN   54.91667   68.58333  114.75000        NaN  79.41667
## 17 16:00        NaN  114.25000  104.33333   94.91667        NaN 104.50000
## 18 17:00        NaN  154.91667   87.83333   71.16667        NaN 104.63889
## 19 18:00        NaN  196.58333  151.66667   93.75000        NaN 147.33333
## 20 19:00        NaN  214.41667  204.00000  129.00000        NaN 182.47222
## 21 20:00        NaN  196.66667  168.16667  143.66667  182.66667 172.79167
## 22 21:00        NaN        NaN  115.66667   64.75000  218.33333 132.91667
## 23 22:00        NaN        NaN  108.00000  112.41667  170.66667 130.36111
## 24 23:00        NaN        NaN  178.33333  152.33333  148.75000 159.80556
## 25  mean        NaN  144.20238  134.25810  142.34097  137.65829 139.61494
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanSGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

Interactive Plots

linePlots

barplots hourly

every 3 hours barplots

###daily barplots

boxplots hourly

3hour boxplots

daily boxplots